ECCVJul, 2018

运动特征网络：固定动作滤波器用于动作识别

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TL;DR本文介绍了一种使用运动块的 MFNet 网络，可以捕捉序列帧之间的时空信息，提高动作识别的性能，且可将其附加到现有的 CNN 框架中。通过在 Jester 和 Something-Something 两个数据集上训练，得到了有竞争力的表现。
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发现论文，激发创造
  • ActionFlowNet：学习动作表示以进行动作识别

    我们提出了一种多任务学习模型 ActionFlowNet，将外部光流数据输入到卷积神经网络中，同时训练网络以从原始像素中直接识别动作和估计光流，从而捕捉单个模型中的外观和运动信息，提高动作识别准确率。

    Dec, 2016

  • STM: 时空和动作编码用于动作识别

    本文提出了一个基于 2D 框架的 STM 网络，利用 STM 块替换 ResNet 架构中的残差块，同时编码时空特征和动作特征，实现了高效的视频动作识别。实验证明，提出的方法在数据集 Something-Something v1&v2、Jester、Kinetics-400、UCF-101 和 HMDB-51 上性能优于其他现有方法。

    Aug, 2019

  • 使用相关网络的视频建模

    该文提出了一种基于可学习相关算子的替代方法，用于在视频中识别动作，并成功地应用在行为识别的多个数据集上，表现比流行的二元网络更加出色并且速度更快。

    Jun, 2019

  • 流动中起舞：双重流行动检测

    本文提出一种基于新层的双流动作检测网络，将 RGB 和光流嵌入到单个双合一流网络中，使用运动条件层从流图像中提取运动信息，然后利用运动调制层生成调制 RGB 特征的变换参数，从而提高检测准确性。

    Apr, 2019

  • 光流引导特征：视频动作识别的快速稳健运动表示

    本研究提出了一种名为 OFF 的紧凑型动作表示法，通过直接计算深度特征图的像素空间梯度，能够嵌入现有的 CNN 网络进行视频动作识别，从而快速提取时空信息，实现了比两种流（RGB 和光流）快 15 倍的速度和与之相似的精度。

    Nov, 2017

  • 增强型运动向量卷积神经网络实时动作识别

    通过用运动矢量直接代替计算光流来加速双流架构，然后通过初始化转移、监督转移和它们的组合，将光流 CNN 中学习的知识转移到运动矢量 CNN 中，以提高后者的性能。实验结果表明，该方法的识别性能可与最先进的方法相媲美，同时处理速度比原始的双流方法快 27 倍。

    Apr, 2016

  • 用于视频动作识别的双流卷积神经网络

    本文提出了一种基于深度卷积神经网络的两通道 ConvNet 架构，结合了空间和时间网络，利用稀疏光流信息进行训练并使用多任务学习提高模型性能，成功地提高了视频动作识别的准确率。

    Jun, 2014

  • 学习全面的运动表示以进行动作识别

    本研究提出了基于 2D CNN 的动作识别方法 (CMR)，通过引入 CME 和 SME 两个 motion enhancement 模块，分别从通道和空间维度上对动态信息进行加强，进一步提高了识别准确率。在 Something-Something V1、V2 和 Kinetics-400 数据集上取得了有竞争力的性能表现。

    Mar, 2021

  • 隐式双流卷积网络用于行为识别

    本文提出了一种新的卷积神经网络结构，名为隐式双流卷积神经网络。它可以以端到端的方式处理视频帧并预测动作类别，而不需要显式计算光流，因此速度快于传统方法。实验证明，该方法在四个具有挑战性的动作识别数据集中表现显著优于上一个最佳的实时方法。

    Apr, 2017

  • 基于双流流程引导的卷积注意力网络用于动作识别

    本文提出了一种用于视频动作识别的两流光流引导卷积注意网络模型，通过正确补偿相机运动，可以用光流来引导关注人类前景，从而防止背景干扰，得到了良好的性能表现。

    Aug, 2017